La souveraineté numérique représente un enjeu primordial pour la France, notamment face à l’essor fulgurant des intelligences artificielles. L’hébergement d’un modèle tel que ChatGPT sur des infrastructures de cloud souverain soulève des interrogations stratégiques. L’initiative d’implémentation d’une solution française et sécurisée se heurte à des défis tant techniques qu’éthiques.
La question émerge d’une volonté d’autonomie et de sécurité des données, qui devient fondamentale dans un contexte mondialisé. Des acteurs comme Linagora collaborent avec divers fournisseurs pour bâtir cette infrastructure innovante. La possibilité de rendre accessible un chat en français repose sur l’optimisation des ressources locales et certifiées, garantissant ainsi la conformité réglementaire et la protection des utilisateurs.
Un défi technique : le déploiement de Lucie sur un cloud souverain
Dans le cadre du déploiement du modèle linguistique open source Lucie, Linagora engage des discussions avec plusieurs acteurs du cloud souverain, notamment Exaion, Outscale, OVH et Scaleway. Ce modèle, conçu pour rivaliser avec des services comme ChatGPT, pose des défis techniques considérables, surtout en termes d’infrastructure. Le modèle Lucie, qui comprend 7 milliards de paramètres, aspire à démontrer la faisabilité d’une solution open source dans le contexte d’une souveraineté des données.
Le directeur général de Linagora, Michel-Marie Maudet, souligne l’objectif de prouver la viabilité d’un équivalent local à ChatGPT, lors du Paris Open Source AI Summit, prévu pour le 22 janvier prochain. Ce contexte met en lumière les enjeux de la technologie de l’IA et les attentes de performance des clouds souverains.
Capacité des clouds souverains face à des modèles d’IA générative
Les hyperscalers, comme les GAFAM, offrent généralement des solutions optimales pour des déploiements à grande échelle, avec une infrastructure capable de gérer des volumes de trafic élevés. Pourtant, Linagora se concentre sur les offres des clouds souverains, motivée par la nécessité de garantir la confidentialité des données. « Aucun cloud français n’a encore réalisé une telle opération », affirme Maudet, tout en reconnaissant que Scaleway se distingue avec ses ressources, comme les 1000 GPU Nvidia H100 déjà déployés.
Pour Linagora, l’évaluation des capacités des clouds englobe une analyse minutieuse des différents scénarios de trafic et des volumes de demandes. La société doit déterminer la meilleure configuration pour supporter ses modèles et traiter les requêtes des utilisateurs en temps réel.
Une approche multicloud pour optimiser les performances
En prenant en compte les divers besoins, Linagora envisage une architecture multicloud comme solution potentielle. Maudet précise que « un cloud souverain unique ne pourra pas couvrir tous nos cas d’usage », soulignant la nécessité d’interaction entre différents fournisseurs. Cette approche permettrait de combiner les capacités des divers clouds souverains, offrant ainsi flexibilité et redondance dans les traitements d’IA.
Cette configuration multicloud devrait permettre à Linagora d’acheminer les requêtes vers les clouds les plus adaptés, selon que les utilisateurs désirent stocker leurs données sur une infrastructure particulière. À cet égard, Outscale, dont les GPU sont labellisés SecNumCloud, pourrait jouer un rôle central dans cette optimisation.
Réponses des fournisseurs de cloud souverains
Certaines entreprises, comme Scaleway, affirment être d’ores et déjà prêtes à gérer des charges lourdes. Le lead product manager AI, Frédéric Bardolle, met en avant leur capacité à gérer des montées en charge significatives, allant jusqu’à plusieurs centaines de milliers de requêtes par seconde. Cette affirmation est elle-même soutenue par l’expérience acquise lors du lancement mondial du chat vocal Moshi, démontrant que Scaleway dispose de la robustesse nécessaire.
Par ailleurs, OVHcloud présente son service AI Endpoints, capable de traiter des modèles d’IA générative tout en conservant des couches d’infrastructure robustes. Leurs solutions sont adaptées à divers modèles de taille, déployant des GPU en fonction des besoins spécifiques des clients, avec une vision orientée vers l’efficacité et la personnalisation.
Outscale, quant à lui, met l’accent sur sa capacité à établir des infrastructures dédiées pour des organisations exigeant une protection des données stricte. David Chassan, directeur de la stratégie d’Outscale, mentionne un portefeuille de 350 000 clients, ce qui confère à l’entreprise une forte position sur le marché des services cloud. Ce fournisseur s’engage à maintenir un environnement de travail sécurisé, répondant aux exigences de ses clients en matière de confidentialité des données.
Vers une autonomie française en matière d’IA
Le débat sur la possibilité d’héberger un modèle similaire à ChatGPT en français sur des infrastructures souveraines suscite un intérêt croissant. Alors que plusieurs acteurs dans le secteur cloud pensent être capables de relever ce défi, la question de l’adéquation des capacités techniques et de la conformité aux régulations en matière de protection des données demeure centrale.
Les initiatives d’entreprises comme Linagora visent à favoriser le développement d’écosystèmes d’IA au sein de l’Union européenne, tout en respectant la souveraineté numérique. La mise en œuvre de modèles linguistiques performants dans un cadre sécurisé pourrait favoriser une adoption plus large de l’IA générative au sein des entreprises et des institutions françaises.
Foire aux questions courantes
Peut-on réellement héberger un modèle de type ChatGPT sur un cloud souverain en France ?
Oui, il est possible d’héberger un modèle de type ChatGPT sur un cloud souverain en France. Des entreprises comme Linagora travaillent avec des fournisseurs cloud souverains pour déployer des modèles d’IA à grande échelle tout en garantissant la sécurité et la souveraineté des données.
Quels sont les principaux avantages d’héberger un ChatGPT sur un cloud souverain ?
Héberger un ChatGPT sur un cloud souverain permet de garantir la protection des données sensibles, d’éviter le transfert de données hors des frontières et de s’assurer de la conformité avec les réglementations locales en matière de confidentialité.
Quelles infrastructures cloud sont disponibles pour héberger un ChatGPT en français ?
Il existe plusieurs fournisseurs de cloud souverains en France, tels qu’OVH, Scaleway, et Outscale, qui offrent des infrastructures adaptées pour héberger des modèles d’IA comme ChatGPT.
Est-il nécessaire de recourir à une solution multicloud pour héberger un ChatGPT ?
Bien que cela ne soit pas obligatoire, une approche multicloud peut être nécessaire pour répondre à différents cas d’utilisation et assurer suffisamment de ressources pour gérer de forte volumétrie d’utilisateurs simultanés.
Comment garantir la sécurité des utilisateurs lors de l’utilisation d’un ChatGPT hébergé sur un cloud souverain ?
Pour garantir la sécurité, il est essentiel de tirer parti des certifications de sécurité, telles que SecNumCloud, et de mettre en œuvre des protocoles de sécurité robustes afin de protéger les données des utilisateurs.
Les modèles de langage open source peuvent-ils être intégrés dans un cloud souverain ?
Oui, des modèles de langage open source, comme Lucie développée par Linagora, peuvent être intégrés dans des infrastructures de cloud souverain, permettant ainsi de bénéficier d’une alternative aux grandes solutions américaines.
Quels types de ressources machines sont nécessaires pour le déploiement d’un ChatGPT sur un cloud souverain ?
Le déploiement nécessite des GPU puissants adaptés à l’IA, tels que les Nvidia H100, capables de gérer des traitements lourds et des charges de trafic importantes.
Quelle est la limite d’échelle d’un ChatGPT hébergé sur un cloud souverain ?
La limite d’échelle dépend de l’infrastructure mise en place par le provider du cloud souverain et peut varier en fonction des ressources machines disponibles et de la configuration de l’architecture.
La solution cloud souverain est-elle plus coûteuse que les options des hyperscalers ?
En général, les solutions de cloud souverain peuvent représenter un coût plus élevé en raison des ressources et des garanties de sécurité offertes. Toutefois, ce coût peut être justifié par la protection des données et la conformité légale.
Quelles sont les étapes à suivre pour déployer un ChatGPT sur un cloud souverain ?
Les étapes incluent l’évaluation des besoins en ressources, la sélection d’un fournisseur de cloud souverain, le choix des modèles de machine appropriés et enfin, l’intégration et la configuration des solutions d’IA sur l’infrastructure choisie.